基于机器学习的纳滤膜预测筛选模型构建与评估

纳滤净水技术是应对水资源危机和水质安全保障的核心技术之一。然而,纳滤膜性能长期受渗透性与选择性制约,亟需开发高性能纳滤膜。纳滤膜制备过程涉及水相单体质量分数、水相添加剂质量分数、油相单体质量分数、聚合时间等因素,传统的试误实验法需消耗大量的人力、物力与财力。依据纳滤膜制备参数,构建基于机器学习的纳滤膜预测筛选模型。结果表明,XGBoost机器学习模型可有效预测纳滤膜纯水通量与截留性能,对纯水通量和截留性能的R²评价指标分别为0.84和0.90。采用SHAP值法对XGBoost机器学习模型中的输入参数进行量化分析,发现水相单体质量分数与基膜类型对纯水通量有最高的绝对平均SHAP值,分别为2.77与2.59,而面向纳滤膜截留性能的关键参数绝对平均SHAP值相对接近。单体子结构特征分析结果显示,亲水性子结构特征与支链型子结构特征有助于提升纳滤膜纯水通量,胺基则促进纳滤膜的截留性能。构建的纳滤膜预测筛选模型有助于关键参数的识别与优化,为纳滤膜的开发提供理论与技术指导。